redis-01

大白话

RDB与AOF对比

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1、RDB和AOF两种持久化机制的介绍

RDB持久化机制，对redis中的数据执行周期性的持久化

AOF机制对每条写入命令作为日志，以append-only的模式写入一个日志文件中，在redis重启的时候，可以通过回放AOF日志中的写入指令来重新构建整个数据集

如果我们想要redis仅仅作为纯内存的缓存来用，那么可以禁止RDB和AOF所有的持久化机制

通过RDB或AOF，都可以将redis内存中的数据给持久化到磁盘上面来，然后可以将这些数据备份到别的地方去，比如说阿里云，云服务

如果redis挂了，服务器上的内存和磁盘上的数据都丢了，可以从云服务上拷贝回来之前的数据，放到指定的目录中，然后重新启动redis，redis就会自动根据持久化数据文件中的数据，去恢复内存中的数据，继续对外提供服务

如果同时使用RDB和AOF两种持久化机制，那么在redis重启的时候，会使用AOF来重新构建数据，因为AOF中的数据更加完整

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2、RDB持久化机制的优点

（1）RDB会生成多个数据文件，每个数据文件都代表了某一个时刻中redis的数据，这种多个数据文件的方式，非常适合做冷备，可以将这种完整的数据文件发送到一些远程的安全存储上去，比如说Amazon的S3云服务上去，在国内可以是阿里云的ODPS分布式存储上，以预定好的备份策略来定期备份redis中的数据

RDB也可以做冷备，生成多个文件，每个文件都代表了某一个时刻的完整的数据快照
AOF也可以做冷备，只有一个文件，但是你可以，每隔一定时间，去copy一份这个文件出来

RDB做冷备，优势在哪儿呢？由redis去控制固定时长生成快照文件的事情，比较方便; AOF，还需要自己写一些脚本去做这个事情，各种定时
RDB数据做冷备，在最坏的情况下，提供数据恢复的时候，速度比AOF快

（2）RDB对redis对外提供的读写服务，影响非常小，可以让redis保持高性能，因为redis主进程只需要fork一个子进程，让子进程执行磁盘IO操作来进行RDB持久化即可

RDB，每次写，都是直接写redis内存，只是在一定的时候，才会将数据写入磁盘中
AOF，每次都是要写文件的，虽然可以快速写入os cache中，但是还是有一定的时间开销的,速度肯定比RDB略慢一些

（3）相对于AOF持久化机制来说，直接基于RDB数据文件来重启和恢复redis进程，更加快速

AOF，存放的指令日志，做数据恢复的时候，其实是要回放和执行所有的指令日志，来恢复出来内存中的所有数据的
RDB，就是一份数据文件，恢复的时候，直接加载到内存中即可

结合上述优点，RDB特别适合做冷备份，冷备

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3、RDB持久化机制的缺点

（1）如果想要在redis故障时，尽可能少的丢失数据，那么RDB没有AOF好。一般来说，RDB数据快照文件，都是每隔5分钟，或者更长时间生成一次，这个时候就得接受一旦redis进程宕机，那么会丢失最近5分钟的数据

这个问题，也是rdb最大的缺点，就是不适合做第一优先的恢复方案，如果你依赖RDB做第一优先恢复方案，会导致数据丢失的比较多

（2）RDB每次在fork子进程来执行RDB快照数据文件生成的时候，如果数据文件特别大，可能会导致对客户端提供的服务暂停数毫秒，或者甚至数秒

一般不要让RDB的间隔太长，否则每次生成的RDB文件太大了，对redis本身的性能可能会有影响的

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4、AOF持久化机制的优点

（1）AOF可以更好的保护数据不丢失，一般AOF会每隔1秒，通过一个后台线程执行一次fsync操作，最多丢失1秒钟的数据

每隔1秒，就执行一次fsync操作，保证os cache中的数据写入磁盘中

redis进程挂了，最多丢掉1秒钟的数据

（2）AOF日志文件以append-only模式写入，所以没有任何磁盘寻址的开销，写入性能非常高，而且文件不容易破损，即使文件尾部破损，也很容易修复

（3）AOF日志文件即使过大的时候，出现后台重写操作，也不会影响客户端的读写。因为在rewrite log的时候，会对其中的指导进行压缩，创建出一份需要恢复数据的最小日志出来。再创建新日志文件的时候，老的日志文件还是照常写入。当新的merge后的日志文件ready的时候，再交换新老日志文件即可。

（4）AOF日志文件的命令通过非常可读的方式进行记录，这个特性非常适合做灾难性的误删除的紧急恢复。比如某人不小心用flushall命令清空了所有数据，只要这个时候后台rewrite还没有发生，那么就可以立即拷贝AOF文件，将最后一条flushall命令给删了，然后再将该AOF文件放回去，就可以通过恢复机制，自动恢复所有数据

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5、AOF持久化机制的缺点

（1）对于同一份数据来说，AOF日志文件通常比RDB数据快照文件更大

（2）AOF开启后，支持的写QPS会比RDB支持的写QPS低，因为AOF一般会配置成每秒fsync一次日志文件，当然，每秒一次fsync，性能也还是很高的

如果你要保证一条数据都不丢，也是可以的，AOF的fsync设置成没写入一条数据，fsync一次，那就完蛋了，redis的QPS大降

（3）以前AOF发生过bug，就是通过AOF记录的日志，进行数据恢复的时候，没有恢复一模一样的数据出来。所以说，类似AOF这种较为复杂的基于命令日志/merge/回放的方式，比基于RDB每次持久化一份完整的数据快照文件的方式，更加脆弱一些，容易有bug。不过AOF就是为了避免rewrite过程导致的bug，因此每次rewrite并不是基于旧的指令日志进行merge的，而是基于当时内存中的数据进行指令的重新构建，这样健壮性会好很多。

（4）唯一的比较大的缺点，其实就是做数据恢复的时候，会比较慢，还有做冷备，定期的备份，不太方便，可能要自己手写复杂的脚本去做，做冷备不太合适

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6、RDB和AOF到底该如何选择

（1）不要仅仅使用RDB，因为那样会导致你丢失很多数据

（2）也不要仅仅使用AOF，因为那样有两个问题，第一，你通过AOF做冷备，没有RDB做冷备，来的恢复速度更快; 第二，RDB每次简单粗暴生成数据快照，更加健壮，可以避免AOF这种复杂的备份和恢复机制的bug

（3）综合使用AOF和RDB两种持久化机制，用AOF来保证数据不丢失，作为数据恢复的第一选择; 用RDB来做不同程度的冷备，在AOF文件都丢失或损坏不可用的时候，还可以使用RDB来进行快速的数据恢复

RDB 测试

1、如何配置RDB持久化机制
2、RDB持久化机制的工作流程
3、基于RDB持久化机制的数据恢复实验

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1、如何配置RDB持久化机制

redis.conf文件，也就是/etc/redis/6379.conf，去配置持久化

save 60 1000

每隔60s，如果有超过1000个key发生了变更，那么就生成一个新的dump.rdb文件，就是当前redis内存中完整的数据快照，这个操作也被称之为snapshotting，快照

也可以手动调用save或者bgsave命令，同步或异步执行rdb快照生成

save可以设置多个，就是多个snapshotting检查点，每到一个检查点，就会去check一下，是否有指定的key数量发生了变更，如果有，就生成一个新的dump.rdb文件

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2、RDB持久化机制的工作流程

（1）redis根据配置自己尝试去生成rdb快照文件
（2）fork一个子进程出来
（3）子进程尝试将数据dump到临时的rdb快照文件中
（4）完成rdb快照文件的生成之后，就替换之前的旧的快照文件

dump.rdb，每次生成一个新的快照，都会覆盖之前的老快照

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3、基于RDB持久化机制的数据恢复实验

（1）在redis中保存几条数据，立即停掉redis进程，然后重启redis，看看刚才插入的数据还在不在

数据还在，为什么？

带出来一个知识点，通过redis-cli SHUTDOWN这种方式去停掉redis，其实是一种安全退出的模式，redis在退出的时候会将内存中的数据立即生成一份完整的rdb快照

/var/redis/6379/dump.rdb

（2）在redis中再保存几条新的数据，用kill -9粗暴杀死redis进程，模拟redis故障异常退出，导致内存数据丢失的场景

这次就发现，redis进程异常被杀掉，数据没有进dump文件，几条最新的数据就丢失了

（2）手动设置一个save检查点，save 5 1
（3）写入几条数据，等待5秒钟，会发现自动进行了一次dump rdb快照，在dump.rdb中发现了数据
（4）异常停掉redis进程，再重新启动redis，看刚才插入的数据还在

rdb的手动配置检查点，以及rdb快照的生成，包括数据的丢失和恢复，全都演示过了

AOF测试

1、AOF持久化的配置
2、AOF持久化的数据恢复实验
3、AOF rewrite
4、AOF破损文件的修复
5、AOF和RDB同时工作

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1、AOF持久化的配置

AOF持久化，默认是关闭的，默认是打开RDB持久化

appendonly yes，可以打开AOF持久化机制，在生产环境里面，一般来说AOF都是要打开的，除非你说随便丢个几分钟的数据也无所谓

打开AOF持久化机制之后，redis每次接收到一条写命令，就会写入日志文件中，当然是先写入os cache的，然后每隔一定时间再fsync一下

而且即使AOF和RDB都开启了，redis重启的时候，也是优先通过AOF进行数据恢复的，因为aof数据比较完整

可以配置AOF的fsync策略，有三种策略可以选择，一种是每次写入一条数据就执行一次fsync; 一种是每隔一秒执行一次fsync; 一种是不主动执行fsync

always: 每次写入一条数据，立即将这个数据对应的写日志fsync到磁盘上去，性能非常非常差，吞吐量很低; 确保说redis里的数据一条都不丢，那就只能这样了

mysql -> 内存策略，大量磁盘，QPS到多少，一两k。QPS，每秒钟的请求数量
redis -> 内存，磁盘持久化，QPS到多少，单机，一般来说，上万QPS没问题

everysec: 每秒将os cache中的数据fsync到磁盘，这个最常用的，生产环境一般都这么配置，性能很高，QPS还是可以上万的

no: 仅仅redis负责将数据写入os cache就撒手不管了，然后后面os自己会时不时有自己的策略将数据刷入磁盘，不可控了

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2、AOF持久化的数据恢复实验

（1）先仅仅打开RDB，写入一些数据，然后kill -9杀掉redis进程，接着重启redis，发现数据没了，因为RDB快照还没生成
（2）打开AOF的开关，启用AOF持久化
（3）写入一些数据，观察AOF文件中的日志内容

其实你在appendonly.aof文件中，可以看到刚写的日志，它们其实就是先写入os cache的，然后1秒后才fsync到磁盘中，只有fsync到磁盘中了，才是安全的，要不然光是在os cache中，机器只要重启，就什么都没了

（4）kill -9杀掉redis进程，重新启动redis进程，发现数据被恢复回来了，就是从AOF文件中恢复回来的

redis进程启动的时候，直接就会从appendonly.aof中加载所有的日志，把内存中的数据恢复回来

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3、AOF rewrite

redis中的数据其实有限的，很多数据可能会自动过期，可能会被用户删除，可能会被redis用缓存清除的算法清理掉

redis中的数据会不断淘汰掉旧的，就一部分常用的数据会被自动保留在redis内存中

所以可能很多之前的已经被清理掉的数据，对应的写日志还停留在AOF中，AOF日志文件就一个，会不断的膨胀，到很大很大

所以AOF会自动在后台每隔一定时间做rewrite操作，比如日志里已经存放了针对100w数据的写日志了; redis内存只剩下10万; 基于内存中当前的10万数据构建一套最新的日志，到AOF中; 覆盖之前的老日志; 确保AOF日志文件不会过大，保持跟redis内存数据量一致

redis 2.4之前，还需要手动，开发一些脚本，crontab，通过BGREWRITEAOF命令去执行AOF rewrite，但是redis 2.4之后，会自动进行rewrite操作

在redis.conf中，可以配置rewrite策略

auto-aof-rewrite-percentage 100
auto-aof-rewrite-min-size 64mb

比如说上一次AOF rewrite之后，是128mb

然后就会接着128mb继续写AOF的日志，如果发现增长的比例，超过了之前的100%，256mb，就可能会去触发一次rewrite

但是此时还要去跟min-size，64mb去比较，256mb > 64mb，才会去触发rewrite

（1）redis fork一个子进程
（2）子进程基于当前内存中的数据，构建日志，开始往一个新的临时的AOF文件中写入日志
（3）redis主进程，接收到client新的写操作之后，在内存中写入日志，同时新的日志也继续写入旧的AOF文件
（4）子进程写完新的日志文件之后，redis主进程将内存中的新日志再次追加到新的AOF文件中
（5）用新的日志文件替换掉旧的日志文件

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4、AOF破损文件的修复

如果redis在append数据到AOF文件时，机器宕机了，可能会导致AOF文件破损

用redis-check-aof –fix命令来修复破损的AOF文件

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5、AOF和RDB同时工作

（1）如果RDB在执行snapshotting操作，那么redis不会执行AOF rewrite; 如果redis再执行AOF rewrite，那么就不会执行RDB snapshotting
（2）如果RDB在执行snapshotting，此时用户执行BGREWRITEAOF命令，那么等RDB快照生成之后，才会去执行AOF rewrite
（3）同时有RDB snapshot文件和AOF日志文件，那么redis重启的时候，会优先使用AOF进行数据恢复，因为其中的日志更完整

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6、最后一个小实验，让大家对redis的数据恢复有更加深刻的体会

（1）在有rdb的dump和aof的appendonly的同时，rdb里也有部分数据，aof里也有部分数据，这个时候其实会发现，rdb的数据不会恢复到内存中
（2）我们模拟让aof破损，然后fix，有一条数据会被fix删除
（3）再次用fix得aof文件去重启redis，发现数据只剩下一条了

数据恢复完全是依赖于底层的磁盘的持久化的，主要rdb和aof上都没有数据，那就没了

备份恢复

到这里为止，其实还是停留在简单学习知识的程度，学会了redis的持久化的原理和操作，但是在企业中，持久化到底是怎么去用得呢？

企业级的数据备份和各种灾难下的数据恢复，是怎么做得呢？

1、企业级的持久化的配置策略

在企业中，RDB的生成策略，用默认的也差不多

save 60 10000：如果你希望尽可能确保说，RDB最多丢1分钟的数据，那么尽量就是每隔1分钟都生成一个快照，低峰期，数据量很少，也没必要

10000->生成RDB，1000->RDB，这个根据你自己的应用和业务的数据量，你自己去决定

AOF一定要打开，fsync，everysec

auto-aof-rewrite-percentage 100: 就是当前AOF大小膨胀到超过上次100%，上次的两倍
auto-aof-rewrite-min-size 64mb: 根据你的数据量来定，16mb，32mb

2、企业级的数据备份方案

RDB非常适合做冷备，每次生成之后，就不会再有修改了

数据备份方案

（1）写crontab定时调度脚本去做数据备份
（2）每小时都copy一份rdb的备份，到一个目录中去，仅仅保留最近48小时的备份
（3）每天都保留一份当日的rdb的备份，到一个目录中去，仅仅保留最近1个月的备份
（4）每次copy备份的时候，都把太旧的备份给删了
（5）每天晚上将当前服务器上所有的数据备份，发送一份到远程的云服务上去

/usr/local/redis

每小时copy一次备份，删除48小时前的数据

crontab -e0 * * * * sh /usr/local/redis/copy/redis_rdb_copy_hourly.sh

redis_rdb_copy_hourly.sh

#!/bin/sh cur_date=`date +%Y%m%d%k`rm -rf /usr/local/redis/snapshotting/$cur_datemkdir /usr/local/redis/snapshotting/$cur_datecp /var/redis/6379/dump.rdb /usr/local/redis/snapshotting/$cur_datedel_date=`date -d -48hour +%Y%m%d%k`rm -rf /usr/local/redis/snapshotting/$del_date

每天copy一次备份

crontab -e0 0 * * * sh /usr/local/redis/copy/redis_rdb_copy_daily.sh

redis_rdb_copy_daily.sh

#!/bin/sh cur_date=`date +%Y%m%d`rm -rf /usr/local/redis/snapshotting/$cur_datemkdir /usr/local/redis/snapshotting/$cur_datecp /var/redis/6379/dump.rdb /usr/local/redis/snapshotting/$cur_datedel_date=`date -d -1month +%Y%m%d`rm -rf /usr/local/redis/snapshotting/$del_date

每天一次将所有数据上传一次到远程的云服务器上去

3、数据恢复方案

（1）如果是redis进程挂掉，那么重启redis进程即可，直接基于AOF日志文件恢复数据

不演示了，在AOF数据恢复那一块，演示了，fsync everysec，最多就丢一秒的数

（2）如果是redis进程所在机器挂掉，那么重启机器后，尝试重启redis进程，尝试直接基于AOF日志文件进行数据恢复

AOF没有破损，也是可以直接基于AOF恢复的

AOF append-only，顺序写入，如果AOF文件破损，那么用redis-check-aof fix

（3）如果redis当前最新的AOF和RDB文件出现了丢失/损坏，那么可以尝试基于该机器上当前的某个最新的RDB数据副本进行数据恢复

当前最新的AOF和RDB文件都出现了丢失/损坏到无法恢复，一般不是机器的故障，人为

大数据系统，hadoop，有人不小心就把hadoop中存储的大量的数据文件对应的目录，rm -rf一下，我朋友的一个小公司，运维不太靠谱，权限也弄的不太好

/var/redis/6379下的文件给删除了

找到RDB最新的一份备份，小时级的备份可以了，小时级的肯定是最新的，copy到redis里面去，就可以恢复到某一个小时的数据

容灾演练

appendonly.aof + dump.rdb，优先用appendonly.aof去恢复数据，但是我们发现redis自动生成的appendonly.aof是没有数据的

然后我们自己的dump.rdb是有数据的，但是明显没用我们的数据

redis启动的时候，自动重新基于内存的数据，生成了一份最新的rdb快照，直接用空的数据，覆盖掉了我们有数据的，拷贝过去的那份dump.rdb

你停止redis之后，其实应该先删除appendonly.aof，然后将我们的dump.rdb拷贝过去，然后再重启redis

很简单，就是虽然你删除了appendonly.aof，但是因为打开了aof持久化，redis就一定会优先基于aof去恢复，即使文件不在，那就创建一个新的空的aof文件

停止redis，暂时在配置中关闭aof，然后拷贝一份rdb过来，再重启redis，数据能不能恢复过来，可以恢复过来

脑子一热，再关掉redis，手动修改配置文件，打开aof，再重启redis，数据又没了，空的aof文件，所有数据又没了

在数据安全丢失的情况下，基于rdb冷备，如何完美的恢复数据，同时还保持aof和rdb的双开

停止redis，关闭aof，拷贝rdb备份，重启redis，确认数据恢复，直接在命令行热修改redis配置，打开aof，这个redis就会将内存中的数据对应的日志，写入aof文件中

此时aof和rdb两份数据文件的数据就同步了

redis config set热修改配置参数，可能配置文件中的实际的参数没有被持久化的修改，再次停止redis，手动修改配置文件，打开aof的命令，再次重启redis

（4）如果当前机器上的所有RDB文件全部损坏，那么从远程的云服务上拉取最新的RDB快照回来恢复数据

（5）如果是发现有重大的数据错误，比如某个小时上线的程序一下子将数据全部污染了，数据全错了，那么可以选择某个更早的时间点，对数据进行恢复

举个例子，12点上线了代码，发现代码有bug，导致代码生成的所有的缓存数据，写入redis，全部错了

找到一份11点的rdb的冷备，然后按照上面的步骤，去恢复到11点的数据，不就可以了吗

redis replication

（1）redis采用异步方式复制数据到slave节点，不过redis 2.8开始，slave node会周期性地确认自己每次复制的数据量
（2）一个master node是可以配置多个slave node的
（3）slave node也可以连接其他的slave node
（4）slave node做复制的时候，是不会block master node的正常工作的
（5）slave node在做复制的时候，也不会block对自己的查询操作，它会用旧的数据集来提供服务;
但是复制完成的时候，需要删除旧数据集，加载新数据集，这个时候就会暂停对外服务了
（6）slave node主要用来进行横向扩容，做读写分离，扩容的slave node可以提高读的吞吐量

slave，高可用性，有很大的关系

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master持久化对于主从架构的安全保障的意义

如果采用了主从架构，那么建议必须开启master node的持久化！

不建议用slave node作为master node的数据热备，因为那样的话，如果你关掉master的持久化，可能在master宕机重启的时候数据是空的，然后可能一经过复制，salve node数据也丢了

master -> RDB和AOF都关闭了 -> 全部在内存中

master宕机，重启，是没有本地数据可以恢复的，然后就会直接认为自己IDE数据是空的

master就会将空的数据集同步到slave上去，所有slave的数据全部清空

100%的数据丢失

master节点，必须要使用持久化机制

第二个，master的各种备份方案，要不要做，万一说本地的所有文件丢失了; 从备份中挑选一份rdb去恢复master; 这样才能确保master启动的时候，是有数据的

即使采用了后续讲解的高可用机制，slave node可以自动接管master node，但是也可能sentinal还没有检测到master failure，master node就自动重启了，还是可能导致上面的所有slave node数据清空故障

主从架构的核心原理

当启动一个slave node的时候，它会发送一个PSYNC命令给master node

如果这是slave node重新连接master node，那么master node仅仅会复制给slave部分缺少的数据;
否则如果是slave node第一次连接master node，那么会触发一次full resynchronization

开始full resynchronization的时候，master会启动一个后台线程，开始生成一份RDB快照文件，
同时还会将从客户端收到的所有写命令缓存在内存中。
RDB文件生成完毕之后，master会将这个RDB发送给slave，slave会先写入本地磁盘，
然后再从本地磁盘加载到内存中。然后master会将内存中缓存的写命令发送给slave，slave也会同步这些数据。

slave node如果跟master node有网络故障，断开了连接，会自动重连。master如果发现有多个slave node都来重新连接，
仅仅会启动一个rdb save操作，用一份数据服务所有slave node。

主从复制的断点续传

从redis 2.8开始，就支持主从复制的断点续传，如果主从复制过程中，网络连接断掉了，那么可以接着上次复制的地方，继续复制下去，而不是从头开始复制一份

master node会在内存中创建一个backlog，master和slave都会保存一个replica offset还有一个master id，offset就是保存在backlog中的。
如果master和slave网络连接断掉了，slave会让master从上次的replica offset开始继续复制

但是如果没有找到对应的offset，那么就会执行一次resynchronization

无磁盘化复制

master在内存中直接创建rdb，然后发送给slave，不会在自己本地落地磁盘了

repl-diskless-sync
repl-diskless-sync-delay，等待一定时长再开始复制，因为要等更多slave重新连接过来

过期key处理

slave不会过期key，只会等待master过期key。如果master过期了一个key，或者通过LRU淘汰了一个key，那么会模拟一条del命令发送给slave。

主从复制深入

复制的完整流程

（1）slave node启动，仅仅保存master node的信息，包括master node的host和ip，但是复制流程没开始

master host和ip是从哪儿来的，redis.conf里面的slaveof配置的

（2）slave node内部有个定时任务，每秒检查是否有新的master node要连接和复制，如果发现，就跟master node建立socket网络连接
（3）slave node发送ping命令给master node
（4）口令认证，如果master设置了requirepass，那么salve node必须发送masterauth的口令过去进行认证
（5）master node第一次执行全量复制，将所有数据发给slave node
（6）master node后续持续将写命令，异步复制给slave node

数据同步相关的核心机制

指的就是第一次slave连接msater的时候，执行的全量复制，那个过程里面你的一些细节的机制

（1）master和slave都会维护一个offset

master会在自身不断累加offset，slave也会在自身不断累加offset
slave每秒都会上报自己的offset给master，同时master也会保存每个slave的offset

这个倒不是说特定就用在全量复制的，主要是master和slave都要知道各自的数据的offset，才能知道互相之间的数据不一致的情况

（2）backlog

master node有一个backlog，默认是1MB大小
master node给slave node复制数据时，也会将数据在backlog中同步写一份
backlog主要是用来做全量复制中断候的增量复制的

（3）master run id

info server，可以看到master run id
如果根据host+ip定位master node，是不靠谱的，如果master node重启或者数据出现了变化，那么slave node应该根据不同的run id区分，run id不同就做全量复制
如果需要不更改run id重启redis，可以使用redis-cli debug reload命令

（4）psync

从节点使用psync从master node进行复制，psync runid offset
master node会根据自身的情况返回响应信息，可能是FULLRESYNC runid offset触发全量复制，可能是CONTINUE触发增量复制

全量复制

（1）master执行bgsave，在本地生成一份rdb快照文件
（2）master node将rdb快照文件发送给salve node，如果rdb复制时间超过60秒（repl-timeout），那么slave node就会认为复制失败，可以适当调节大这个参数
（3）对于千兆网卡的机器，一般每秒传输100MB，6G文件，很可能超过60s
（4）master node在生成rdb时，会将所有新的写命令缓存在内存中，在salve node保存了rdb之后，再将新的写命令复制给salve node
（5）client-output-buffer-limit slave 256MB 64MB 60，如果在复制期间，内存缓冲区持续消耗超过64MB，或者一次性超过256MB，那么停止复制，复制失败
（6）slave node接收到rdb之后，清空自己的旧数据，然后重新加载rdb到自己的内存中，同时基于旧的数据版本对外提供服务
（7）如果slave node开启了AOF，那么会立即执行BGREWRITEAOF，重写AOF

rdb生成、rdb通过网络拷贝、slave旧数据的清理、slave aof rewrite，很耗费时间

如果复制的数据量在4G~6G之间，那么很可能全量复制时间消耗到1分半到2分钟

增量复制

（1）如果全量复制过程中，master-slave网络连接断掉，那么salve重新连接master时，会触发增量复制
（2）master直接从自己的backlog中获取部分丢失的数据，发送给slave node，默认backlog就是1MB
（3）msater就是根据slave发送的psync中的offset来从backlog中获取数据的

heartbeat

主从节点互相都会发送heartbeat信息

master默认每隔10秒发送一次heartbeat，salve node每隔1秒发送一个heartbeat

异步复制

master每次接收到写命令之后，现在内部写入数据，然后异步发送给slave node